Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH)
Nurdin, Cherry Januar
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DETEKSI OBJEK BARANG BELANJAAN MENGGUNAKAN METODE ORIENTED FAST AND ROTATED BRIEF (ORB) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Nurdin, Cherry Januar; Indra, Jamaludin; Rahmat, Rahmat; Baihaqi, Kiki Ahmad; Nurlaelasari, Euis
Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) CIASTECH 2021 "Kesiapan Indonesia Dalam Menghadapi Krisis Energi Global"
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Masyarakat sering bertemu dengan banyak pembeli lainnya dengan waktu bersamaan di supermarket. Hal ini menyebabkan terjadinya antrean yang panjang di kasir disebabkan lambatnya proses identifikasi produk menggunakan scan barcode. Kasir harus terlebih dahulu mencari letak barcode untuk mengidentifikasi produk tersebut dan tidak sedikit kasir sulit untuk scan karena barcode terlipat. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi saat ini produk-produk jual supermarket dapat diidentifikasi dengan menggunakan kamera. Produk tersebut diarahkan ke kamera dan aplikasi bisa langsung mengidentifikasi produk tersebut tanpa harus mencari barcode terlebih dahulu. Didalam mengenali citra produk banyak metode yang dapat digunakan, dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) untuk mengekstraksi ciri dan untuk mengidentifikasi ciri dari citra produk agar dapat dikenali menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Objek yang diuji pada penelitian ini sebanyak 6 produk, yaitu pepsodent, so klin, asepso, formula, casio, lifebuoy. Hasil identifikasi barang menggunakan metode ORB dan KNN ini memiliki akurasi 100% terdeteksi dengan jarak maksimal terdeteksi terdekat adalah 55 cm.
Co-Authors Baihaqi, Kiki Ahmad Indra, Jamaludin Nurlaelasari, Euis Rahmat Rahmat